目次
- 本日の目標
- 自己紹介
- 学修目標と成績評価
- データサイエンスの第一歩
- なぜRなのか / なぜQuartoなのか
- R環境の整備
- Rにふれてみよう：palmer penguins
- Rを使ってデータ分析を深める
0. 本日の目標
- 授業趣旨と成績評価方法をしっかりと理解する
- 表とデータセットの違いをなんとなく理解する
- Rの便利さ、凄さをなんとなく理解する
- Rを使える環境を各自のPC/macに整備する
- Rで散布図を作る
1. 自己紹介
- 名前、学類
- 受講動機
- データ分析したい対象（の有無）
- 高校「情報」科目で習ったこと（該当者のみ）
- プログラミングの経験の有無
2. 学修目標と成績評価
⑴ 学修目標（到達目標）
- 受講生が、R言語の基本的な操作（データの読み込み、加工、抽出、結合など）ができる
- 受講生が、ggplot2パッケージを使い、基本的な図（棒グラフ；ヒストグラム；箱ひげ図；散布図；折れ線グラフ）を作成できる
- 受講生が、自分の関心のあるテーマにかかわるデータから適切な図を作成できる
⑵ 成績評価
⑶ スケジュール
- 4月30日（木）：4月29日（水・祝）の振替授業日
⑷ 問い合わせ先
- メール：kariyach@staff.kanazawa-u.ac.jp
- 研究室：総合教育2号館 670号室（Advance Appointment Required）
3. データサイエンスの第一歩
⑴ ツールに依拠した学びが推奨される傾向にあり
- データサイエンス＝Pythonを学ぶこと、生成AIを使えるようになること、という誤解
- もっとも重要なのはデータの形についての思想・哲学＝データサイエンスの出発点
⑵ データの形
- 表とデータセットを区別する（日本はエンジニアを除いてできていない）
- 表：人間が目で見て理解できる
- データセット：コンピュータが理解できる
- よいデータ構造は、分析を簡単にし、エラーを減らし、再現性を高める
- tidy（整然な）データ
4. なぜRなのか / なぜQuartoなのか
- コード（スクリプト）
- R言語の特性
- 豊富な可視化ツール
- オープンソースと親切なコミュニティ
- 簡易的な記述法（Quarto）
- レポーティング機能と多様な出力形態（Quarto）
- 無料
5. R環境の整備
- 視認性と可読性
- Setup Chunk
6. Rにふれてみよう：palmer penguins
- データセットpenguins
- view()関数；head()関数；colnames()関数；dictinct()関数
- パイプ演算子（‘|>’）
- 散布図：ggplot; geom_point
宿題
- 授業の感想：
- 回答先：Google Forms
- 締め切り：4月10日（金）23時59分
- 初回授業アンケート：
- 回答先：Google Forms
- 締め切り：4月10日（金）23時59分
- ※演習の宿題はありません
Copyright
CHIHIRO KARIYA 2026